给我一份用matlab实现低比特率图像压缩的代码

这是一份使用MATLAB实现的简单低比特率图像压缩代码：

% 读入图像
img = imread('input_image.bmp');

% 将 RGB 图像转化为灰度图像，如果是灰度图像则注释掉下一行
img = rgb2gray(img);

% 显示原始图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');

% 将像素值量化到 2^3 = 8 级，最小值为 0，最大值为 7
img_quantized = floor(img / 32);

% 保存量化后的图像
imwrite(uint8(32 * img_quantized), 'compressed_image.bmp');

% 反量化，将量化后的像素值乘以 32
img_dequantized = img_quantized * 32;

% 显示解压后的图像
subplot(1,2,2), imshow(uint8(img_dequantized)), title('Decompressed Image');

这段代码将图像像素值分为 8 个等级（或者说 3 个比特），然后将分配给每个等级的像素值（0 到 7）储存为图像中每个像素的新值。这样可以将图像压缩为原始大小的 1/3。接着，程序将新像素值反量化为 8 位表示，并显示解压后的图像。注意，由于量化和反量化过程中存在舍入误差，所得到的解压后的图像可能略微与原始图像不同。

相关问题

给我写一段用DCT实现图像压缩的matlab代码

以下是一个基于DCT的图像压缩Matlab代码示例：

% 读入需要压缩的图像
img = imread('lena.png');
[m, n] = size(img);

% 设置压缩比
ratio = 0.5;

% 计算需要保留的系数数
num_coeffs = round(m * n * ratio);

% 对图像进行DCT变换
dct_img = dct2(img);

% 将DCT系数按大小排序，并仅保留前num_coeffs个系数
sorted_coeffs = sort(abs(dct_img(:)), 'descend');
thresh = sorted_coeffs(num_coeffs);
dct_img(abs(dct_img) < thresh) = 0;

% 对DCT系数进行逆变换，得到压缩后的图像
compressed_img = idct2(dct_img);

% 显示压缩前后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(compressed_img);
title(['Compressed Image (', num2str(round(ratio*100)), '%)']);

这段代码会读入一个名为"lena.png"的图像，对其进行DCT变换，然后按照设定的压缩比例保留前num_coeffs个系数，并将其余系数置为0。最后对变换后的系数进行逆变换，得到压缩后的图像。

用matlab编写代码实现图像压缩

好的，我可以为您提供一些关于图像压缩的 Matlab 代码实现。

图像压缩是通过减少图像中冗余信息来减小图像文件的大小，其中包括空间冗余、视觉冗余和编码冗余。以下是一个使用 Matlab 实现的简单的图像压缩算法：

1. 将图像转换为灰度图像

I = imread('image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);

2. 对图像执行二维离散余弦变换（DCT）

I_dct = dct2(I_gray);

3. 对 DCT 系数进行量化

quantization_matrix = [16 11 10 16 24 40 51 61;
                       12 12 14 19 26 58 60 55;
                       14 13 16 24 40 57 69 56;
                       14 17 22 29 51 87 80 62;
                       18 22 37 56 68 109 103 77;
                       24 35 55 64 81 104 113 92;
                       49 64 78 87 103 121 120 101;
                       72 92 95 98 112 100 103 99];
I_quantized = round(I_dct ./ quantization_matrix);

4. 对量化后的 DCT 系数执行反向 DCT

I_reconstructed = idct2(I_quantized);

5. 可以通过比较压缩前后的图像大小来评估压缩效果

original_size = numel(I_gray);
compressed_size = numel(I_quantized);
compression_ratio = original_size / compressed_size;

请注意，此代码仅提供了一个基本的图像压缩算法示例。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的算法来获得更好的压缩效果。